Java for Beginner
743 subscribers
709 photos
200 videos
12 files
1.15K links
Канал от новичков для новичков!
Изучайте Java вместе с нами!
Здесь мы обмениваемся опытом и постоянно изучаем что-то новое!

Наш YouTube канал - https://www.youtube.com/@Java_Beginner-Dev

Наш канал на RUTube - https://rutube.ru/channel/37896292/
Download Telegram
🗓 История IT-технологий сегодня — 28 августа


ℹ️ Кто родился в этот день

Джошуа Блох (англ. Joshua J. Bloch) (род. 28 августа 1961 г.) — архитектор Java-платформы (Collections, concurrency, API-дизайн), автор «Effective Java».

Ше́рил Ка́ра Сэ́ндберг (англ. Sheryl Kara Sandberg[2], род. 28 августа 1969, Вашингтон) — техно-топ-менеджер (Meta/Facebook), сыграла ключевую роль в масштабировании рекламной и бизнес-инфраструктуры.

Сатоси Тадзири (яп. 田尻智 Тадзири Сатоси, род. 28 августа 1965 года) — японский геймдизайнер, создатель серии игр, манги и сериала «Покемон». Он вошёл в список ста самых лучших геймдизайнеров по версии IGN.


🌐 Знаковые события

2009 — прекращена служба AppleTalk — одно из первых сетевых решений Apple для локального обмена данными, признанное устаревшим.


#Biography #Birth_Date #Events #28Августа
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
Основы ООП в Java

Переопределение и ключевое слово super

Что такое переопределение методов в ООП?

Переопределение (method overriding) — это возможность подкласса предоставить свою реализацию метода, унаследованного от суперкласса. Это воплощает полиморфизм: объект подкласса может вести себя иначе, чем суперкласс, но сохранять ту же сигнатуру метода.

Когда использовать: Если поведение суперкласса не подходит для подкласса, но имя и параметры метода должны остаться теми же (например, все животные едят, но собака ест по-своему).

Правила переопределения:
Сигнатура метода (имя, параметры) должна быть идентичной суперклассу.
Тип возвращаемого значения может быть подтипом (covariant return type) в Java 5+.
Модификатор доступа не может быть строже (например, если в супер protected, в подклассе нельзя private, но можно public).
Метод в суперкласса не должен быть final или static (static не переопределяются, а скрываются).
Аннотация
@Override: Рекомендуется добавлять для проверки компилятором — если метод не переопределяет, ошибка.

Нюанс: Переопределение отличается от перегрузки (overloading) — перегрузка: разные сигнатуры в одном классе; переопределение: одинаковые сигнатуры в иерархии.


Ключевое слово super: Доступ к суперклассу

super — это ссылка на суперкласс, аналог this для родителя.


Оно используется для:
Вызова методов суперкласса (super.method()).
Доступа к полям суперкласса (super.field), если они скрыты.
Вызова конструктора суперкласса (super(params)).


super полезно, когда в подклассе переопределен метод, но нужно вызвать оригинальную версию из суперкласса.


Подробный пример

Возьмем класс: Animal (суперкласс) и Dog (подкласс).

Суперкласс Animal:
public class Animal {
protected String name;
private int age;

public Animal(String name, int age) {
this.name = name;
this.age = age;
}

public void eat() {
System.out.println(name + " ест пищу.");
}

public int getAge() {
return age;
}
}


Подкласс Dog с переопределением:

public class Dog extends Animal {
private String breed;

public Dog(String name, int age, String breed) {
super(name, age); // Вызов конструктора суперкласса
this.breed = breed;
}

// Переопределение метода eat()
@Override // Аннотация для проверки
public void eat() {
super.eat(); // Вызов версии из суперкласса
System.out.println("Но предпочитает кости!"); // Расширение поведения
}

public void bark() {
System.out.println(name + " лает: Гав!");
}
}

Аннотация @Override: Указывает, что метод переопределен. Если ошибка (например, сигнатура не совпадает) — компилятор предупредит.
super.eat(): Вызывает оригинальный eat() из Animal, затем добавляет свое.
Если убрать super.eat(), метод полностью заменит поведение суперкласса.


Нюанс: Если поле в подклассе скрывает поле суперкласса (field hiding, редко рекомендуется), super.field дает доступ к скрытому.


#Java #для_новичков #beginner #extends #super
👍3
Все нюансы переопределения и super

Сигнатура и совместимость:
Имя, количество/типы параметров должны совпадать точно.
Возврат: Может быть подтипом (например, супер возвращает Animal, под — Dog).
Исключения: Подкласс может бросать меньше или подтипы исключений, но не больше (checked exceptions).


Модификаторы:
Доступ: Может быть шире (protected → public), но не уже (public → protected — ошибка).
Final: Final-методы нельзя переопределять.
Static: Static-методы не переопределяются — это method hiding. Вызов зависит от типа ссылки, не объекта.
Private: Private-методы не видны, так что не переопределяются.


super в конструкторах:
Должен быть первой строкой.
Если не указан, Java вставит super() без параметров.
Нюанс: В цепочке иерархий (A extends B extends C) конструкторы вызываются сверху вниз: C() → super(B) → super(A).


super для методов и полей:

super.method(): Вызывает версию суперкласса, даже если переопределен.
Полезно для расширения, а не замены поведения.
Нюанс: super не работает для static — используйте SuperClass.method().
Field hiding: Если подкласс имеет поле с тем же именем, super.field дает доступ к суперклассу.


Ошибки компиляции и runtime:
Без @Override: Если сигнатура не совпадает, создастся новый метод (overloading вместо overriding) — неожиданное поведение.
Runtime: Если метод не переопределен правильно, вызовется версия суперкласса.
Abstract методы: Должны быть переопределены в non-abstract подклассах.


Полиморфизм и overriding:
Вызов метода зависит от типа объекта, не ссылки: Animal a = new Dog(); a.eat() — вызовет Dog.eat().
Нюанс: Для полей — наоборот, зависит от типа ссылки (field hiding, не overriding).


Дизайн и лучшие практики:
Переопределяйте только когда нужно изменить поведение.
Используйте super для композиции поведения.
Избегайте переопределения для радикальных изменений — лучше новый метод.
В больших иерархиях: Документируйте, что можно переопределять.



Как создать это в IntelliJ IDEA

Переопределение метода:
В подклассе Dog: Ctrl+O (Override Methods) → Выберите eat() — IDE добавит @Override и скелет.

Добавьте super:
В сгенерированном методе вставьте super.eat().
Проверка: IDE подскажет ошибки в сигнатуре или доступе.


Полезные советы для новичков

Всегда используйте @Override: Избегайте ошибок.
Тестируйте полиморфно: Создавайте ссылки суперкласса на объекты подкласса и проверяйте вызовы.
super в конструкторах: Не забывайте, если суперкласс требует параметров.
Избегайте field hiding: Лучше разные имена для полей.


#Java #для_новичков #beginner #extends #super
👍5
Какая зп в месяц для Вас была бы достаточной для жизни без излишеств (роскоши, ежемесячных поездок в тайланд и тд)?
Anonymous Poll
4%
30-50 тысяч
9%
50-80 тысяч
27%
80-120 тысяч
47%
120-300 тысяч
13%
Более 300 тысяч
👍4
Тестирование в Spring
4. Интеграционные тесты в Spring.
Тестирование БД (Zonky, Testcontainers, SQL-скрипты, Liquibase).

Серия видео посвященная тестированию всего и вся в Spring.

Что мы рассмотрели:
🔵Как в целом поднять интеграционные тесты с БД и зачем нам это вообще.
🔵Различные способы внедрения тестовых данных в тест и базу данных (Json, SQL, Faker, Instancio).
🔵Запуск тестовой БД PostgresQL в памяти JVM (Zonky) и контейнере Docker(Testcontainers).
🔵Как можно ошибиться и не найти ошибку)))

Ссылка на Youtube
Ссылка на Рутьюб

Ссылка на GitHub - жду ваших звезд ☺️

Смотрите, ставьте лайки, подписывайтесь на каналы!✌️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7
Что выведет код?

class A280525 {
String message = "A";

void print() {
System.out.println(message);
}
}

class B280525 extends A280525 {
String message = "B";

void print() {
super.print();
System.out.println(message);
}
}

class C280525 extends B280525 {
String message = "C";

void print() {
super.print();
System.out.println(message);
}
}

public class Task280825 {
public static void main(String[] args) {
A280525 obj = new C280525();
obj.print();
}
}


#Tasks
👍3🔥1
Вопрос с собеседований

Что такое inner class и его типы? 🤓

Ответ:

Inner class
— класс, определенный внутри другого класса.

Типы:
Static nested class: принадлежит классу, не имеет доступа к нестатическим членам.
Non-static inner class: имеет доступ к членам внешнего класса.
Local class: в методе.
Anonymous class: без имени, для одноразового использования.

Пример non-static:
class Outer {
private int x = 10;
class Inner { void print() { System.out.println(x); } }
}

Полезны для инкапсуляции логики.


#собеседование
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
🗓 История IT-технологий сегодня — 29 августа


ℹ️ Кто родился в этот день

Юрий Александрович Маматов (29 августа 1948 года, Тамбов, Тамбовская область, РСФСР, СССР — 16 декабря 1997 года, Ярославль, Ярославская область, Россия) — советский/российский учёный в области информатики и вычислительной техники, работы по вычислительным системам, САПР и телекоммуникационным инфраструктурам.

Стивен Вольфрам (англ. Stephen Wolfram, род. 29 августа 1959, Лондон) — создатель Mathematica и Wolfram Language; популяризатор вычислительного подхода к науке.


🌐 Знаковые события

1831Майкл Фарадей успешно применил первый электрический трансформатор.

1982учёные из Дармштадта (Западная Германия) сообщили об открытии 109-го элемента периодической системы Менделеева — мейтнерия.

1997 — основание Netflix (Санта-Крус/Скотс-Вэлли). Из DVD-сервиса компания вырастет в глобальную стриминговую платформу.

2003 — первый публичный релиз (beta) Skype. Старт сервиса P2P-телефонии, впоследствии задавшего массовый видеозвонок как формат.


#Biography #Birth_Date #Events #29Августа
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
Фундамент Docker и его экосистемы

Что такое контейнеризация и чем она отличается от виртуализации

Контейнеризация — это технология, которая позволяет упаковывать приложение вместе с его зависимостями (библиотеками, настройками и окружением) в легковесный "контейнер". Представьте контейнер как изолированный ящик: внутри все, что нужно для работы приложения, но он делит ресурсы с основной системой. Это упрощает разработку, тестирование и развертывание: приложение работает одинаково на любом компьютере, где есть Docker.

На уровне системы контейнеризация использует возможности ядра операционной системы (в основном Linux). Ключевые механизмы — пространства имен (namespaces) и группы контроля ресурсов (cgroups).
Пространства имен создают изоляцию: например, процессы в контейнере видят только свои файлы, сеть и идентификаторы процессов (PID). В памяти это значит, что процессы контейнера работают в своем "пузыре", но делят одно ядро с хост-машиной (основным компьютером).
Cgroups ограничивают ресурсы: вы можете сказать, "этот контейнер использует не больше 1 ГБ памяти", и система enforced это, убивая процессы при превышении (через OOM-killer — механизм, который выбирает, кого убить по приоритетам).


Виртуализация — это создание полной виртуальной машины (VM), как с VirtualBox или VMware. VM эмулирует весь компьютер: свое ядро ОС, процессор, память и диск. Гипервизор (программа-эмулятор) распределяет ресурсы хоста, но с overhead: эмуляция аппаратного уровня добавляет 10-20% потерь производительности. В памяти VM занимает отдельный блок: ее процессы полностью изолированы, но запуск VM занимает минуты, и образы — гигабайты.

Контейнеризация легче: нет эмуляции ядра, overhead 1-5%, запуск — секунды, образы — сотни мегабайт. Но минус — меньшая изоляция: уязвимость в ядре может затронуть все контейнеры.
В контейнерах используйте seccomp (фильтры системных вызовов) и AppArmor/SELinux для усиления безопасности. В производительности контейнеры выигрывают для микросервисов, но VM лучше для разнородных ОС (Windows в Linux-хосте через эмуляцию).



Архитектура Docker: Engine, Daemon, CLI и Registry

Docker — это не монолит, а экосистема компонентов.

Docker Engine — это (ядро) системы, включающее все для создания и запуска контейнеров. Он состоит из даемона (демона — фонового процесса) и CLI (командной строки). Engine работает на хосте, управляя контейнерами через API.
Docker Daemon (dockerd) — серверный процесс, который слушает запросы по сокету или TCP. Он взаимодействует с ядром ОС: создает namespaces, cgroups, управляет образами и контейнерами. В памяти daemon держит состояние: список контейнеров, кэш образов.

Нюанс: daemon — single-threaded в некоторых частях, так что при большом нагрузке (сотни контейнеров) мониторьте /var/run/docker.sock на bottlenecks. Используйте --debug для логов.


CLI (docker) — клиент, который отправляет команды daemon'у. Например, docker run — это запрос к daemon на создание контейнера. CLI парсит аргументы и общается по API. Для удаленного управления настройте TLS для безопасности.

Registry — хранилище образов, как репозиторий. Docker Hub — публичный (бесплатный для open-source), но есть частные (AWS ECR, Google Artifact Registry). Registry хранит образы в формате OCI (стандарт для совместимости). При pull (загрузке) daemon проверяет аутентификацию и скачивает слои.

Нюанс: registry использует content-addressable storage (хранение по хэшу), так что слои не дублируются. Настройте garbage collection (GC) в registry, чтобы чистить dangling слои (неиспользуемые), иначе диск заполнится.


В целом архитектура клиент-серверная: CLI -> Daemon -> Ядро ОС. Для swarm (оркестрации) добавляется manager, но это позже.



#Java #middle #Docker
👍3
Образы и контейнеры: слоистая файловая система

Образ
— это шаблон, как архив с файлами и инструкциями для контейнера. Контейнер — запущенный экземпляр образа, как процесс из шаблона.
Образы строятся слоями: каждый слой — изменение файловой системы (добавление файлов, установка пакетов). Слоистая файловая система (UnionFS, конкретно overlay2 в Docker) объединяет слои: нижние — read-only, верхний — writable для контейнера. В памяти при запуске слои монтируются: overlayfs использует copy-on-write (копирование при записи), так что изменения не трогают базовые слои, экономя диск. Например, если 10 контейнеров от одного образа, базовые слои shared.

UnionFS влияет на производительность — много слоев замедляют поиск файлов (до 10-20% overhead). Оптимизируйте: объединяйте RUN в Dockerfile. В памяти: слои загружаются lazily (по мере нужды), но при pull все скачивается.



Жизненный цикл контейнера

Жизненный цикл контейнера — это последовательность этапов, через которые проходит контейнер от момента его создания до полного удаления. Представьте контейнер как живой организм — он рождается, живет, работает и умирает, но все это под контролем Docker.

Жизненный цикл начинается с образа — статического шаблона.


Когда вы решаете запустить контейнер, Docker проходит следующие следующие шаги:

Загрузка образа (Pull): Если образа нет локально на вашей машине, Docker скачивает его из регистра (хранилища, как Docker Hub). Это происходит автоматически при команде docker run, если образ не найден.
Под капотом: daemon проверяет локальный кэш по тегу (метке версии, например, :latest), затем обращается к registry по HTTP/HTTPS. Слои скачиваются параллельно, если поддерживает registry.
Нюанс: pull может быть дорогим по сети — используйте локальные зеркала или caching-proxy в CI/CD. Если образ большой (гигабайты), это влияет на время старта; оптимизируйте размер слоев.
В памяти: скачанные слои хранятся в /var/lib/docker/overlay2, используя диск, но не RAM до запуска.


Создание контейнера (Create): Команда docker create аллоцирует ресурсы, но не запускает процессы. Docker создает уникальный ID для контейнера, настраивает namespaces (изолированные пространства для процессов, сети, файлов), cgroups (ограничения на CPU, память) и монтирует слоистую файловую систему. В этот момент контейнер — как "замороженный" шаблон: writable-слой (верхний слой для изменений) готов, но пуст.
Здесь происходит системный вызов clone() для namespaces, и cgroupfs монтируется. Если указаны volumes или networks, они attach'атся.
Подводный камень: если ресурсы хоста исчерпаны (например, мало дискового места), create провалится с ошибкой — мониторьте с docker system df.



#Java #middle #Docker
👍2
Запуск контейнера (Start или Run): Команда docker start (для созданного) или docker run (create + start) приводит контейнер в жизнь. Docker fork'ует (копирует) процесс и exec'ует (заменяет) его на ENTRYPOINT или CMD из образа — это становится PID 1 (первым процессом) в контейнере. Процессы стартуют в изолированном окружении: сеть подключается, порты expose'ятся, env-переменные устанавливаются.
В памяти: процессы контейнера появляются в хост-PS, но с метками cgroup. Overhead минимален — 1-2 МБ на контейнер плюс приложение.
Нюанс: запуск занимает миллисекунды, но если образ с init-скриптами (например, база данных), это может затянуться. Используйте healthchecks (docker run --health-cmd) для проверки готовности — это критично в оркестрации, чтобы не слать трафик на "холодный" контейнер.


Работа контейнера (Running): Контейнер выполняет свою задачу: ваше приложение бежит, обрабатывает запросы, пишет логи. Docker мониторит состояние: если PID 1 выходит (exit code 0 — успех, ненулевой — ошибка), контейнер останавливается. Логи доступны через docker logs.
В памяти: ресурсы потребляются динамически — cgroups enforced лимиты, так что при превышении памяти OOM-killer может убить процессы (приоритет по oom_score). Мониторьте с docker stats или Prometheus exporter; учитывайте, что restart-policy (docker run --restart=always) может перезапускать при сбоях, но это маскирует root-cause.


Пауза и возобновление (Pause/Unpause)
: Опционально, docker pause замораживает процессы (сигнал SIGSTOP), сохраняя состояние в памяти. Unpause (SIGCONT) продолжает. Полезно для maintenance.
Нюанс: пауза не освобождает ресурсы полностью — RAM все равно занята.


Остановка контейнера (Stop):
Команда docker stop посылает SIGTERM (сигнал мягкой остановки) PID 1, дает grace-period (по умолчанию 10 секунд) на shutdown, затем SIGKILL (принудительное убийство). Это позволяет приложению gracefully закрыться: сохранить данные, завершить транзакции. Если PID 1 — Java или shell, который не ловит сигналы, используйте --init или tini для forwarding. В production настройте timeout (--time=30) для долгоживущих shutdown.

Удаление контейнера (Remove): Docker rm чистит все: удаляет writable-слой, освобождает namespaces/cgroups, detach'ит volumes/networks. Если --rm в run, удаление автоматическое.
Нюанс: stopped-контейнеры хранят состояние (файлы, логи) — используйте docker ps -a для просмотра. Dangling resources (неудаленные volumes) накапливаются — чистите с docker system prune; в скриптах автоматизируйте rm для избежания утечек диска.


Весь цикл обеспечивает воспроизводимость: контейнеры эфемерны (временны), данные persist в volumes. Подводный камень: в кластерах (Swarm/Kubernetes) lifecycle управляется оркестратором, с auto-restart и rolling updates.


#Java #middle #Docker
👍2
Базовые настройки: volumes, networks и environment variables

После запуска контейнера важно настроить его взаимодействие с внешним миром. Эти настройки — как "провода" для данных, связи и конфигурации.

Volumes — механизм для хранения данных вне контейнера, чтобы они пережили удаление.
Есть два типа:

bind-mount (привязка к директории хоста, docker run -v /host/path:/container/path) и named volume (управляемый Docker, -v myvol:/path).
Volumes монтируются в FS контейнера, позволяя читать/писать persistently. Это как внешний жесткий диск для контейнера.
В памяти: данные на диске хоста, но доступ через namespace — нет overhead, кроме I/O.
Нюанс: bind-mounts делят permissions (права доступа) с хостом, что рискованно; используйте named volumes с docker volume create для изоляции.
В production: volume drivers (plugins) для облака, как AWS EBS, но следите за latency — медленные volumes замедляют app. Чистите unused volumes с prune, иначе диск заполнится.


Networks — для связи контейнеров между собой или с внешним миром. По умолчанию — bridge (локальная виртуальная сеть, контейнеры общаются по именам).
Другие:
host (делит сеть хоста, no isolation — быстро, но небезопасно), overlay (для multi-host в Swarm).
Docker создает network namespace: каждый контейнер имеет veth-интерфейс (virtual ethernet). Bridge использует NAT (network address translation) для внешнего доступа, с overhead 5-10% на трафик. Expose порты с -p 80:80 (host:container).
В production: custom networks для изоляции (docker network create mynet), и firewall (ufw/iptables) для безопасности.


Environment variables (переменные окружения, -e KEY=VALUE) — способ передать конфиг в контейнер, как API_KEY или DB_URL. Они устанавливаются в env процесса PID 1 и доступны в коде (System.getenv в Java). Это как настройки в панели управления.
В памяти: хранятся в process-env, минимум overhead.
Нюанс: не храните секреты в env — они видны в docker inspect или ps aux; используйте --secret или Docker Secrets в Swarm. Env влияют на эргономику (например, JAVA_OPTS), но перезапись в Dockerfile с ENV фиксирует их в слое — избегайте для sensitive данных.


Эти настройки комбинируются: например, volume для DB-data, network для связи с backend, env для creds.


Разница между образами для разработки и для production

Образы адаптируются под стадию: dev — для удобства, prod — для эффективности и безопасности.

В dev:
используйте полный JDK (для компиляции), добавьте debug-tools (jdb, maven), volumes для mount кода (hot-reload). Образ большой (1ГБ+), с shell для exec (docker exec -it для отладки). Multi-stage build: stage1 — build с JDK, stage2 — copy artifacts в JRE.

В production: минимальный JRE или distroless (без shell, утилит — поверхность атаки меньше). Удалите dev-зависимости, оптимизируйте слои (unite RUN). Размер 100-200МБ, immutable (неизменяемый).
Нюанс: в prod учитывайте container-aware JVM (лимиты cgroups), signals для shutdown, entropy для crypto. Тестируйте под real limits; используйте scanning (Trivy) для vuln. Dev-образы для локали/CI, prod — для deploy.



Мини-пример: запуск hello-world и openjdk образов

Установите Docker, если его нет.

Сначала hello-world — простой тест:
docker run hello-world

Pull'нет образ (~1МБ), запустит, выведет сообщение и выйдет. Проверьте docker ps -a — увидите stopped контейнер.


Для Java: openjdk:21-jre (runtime):
docker run -it --rm openjdk:21-jre java -version
-it — interactive terminal, --rm — auto-remove. Выведет версию. Добавьте --memory=512m — JVM увидит лимит и подстроит heap. Для senior: exec docker exec -it <id> bash (если shell есть) для инспекции.</id>


#Java #middle #Docker
👍3
Что выведет код?

public class Task290825 {
public static void main(String[] args) {
try {
System.out.print("A");
int result = 10 / 0;
System.out.print("B");
} catch (Exception e) {
System.out.print("C");
} finally {
System.out.print("D");
}
System.out.print("E");
}
}


#Tasks
👍2
Варианты ответа:
Anonymous Quiz
67%
ACDE
3%
ABDE
15%
ACD
15%
ADE
👍4
Вопрос с собеседований

Что такое composition vs aggregation в деталях? 🤓

Ответ:

Оба — отношения "has-a":

Composition: сильная зависимость, часть не существует без целого (например, комнаты в доме). Уничтожение дома уничтожает комнаты.
Aggregation: слабая зависимость, часть может существовать отдельно (например, студенты в классе).

Пример composition:
class House {

private List<Room> rooms = new ArrayList<>();

} // Rooms depend on House

Composition подразумевает ownership, aggregation — reference.


#собеседование
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5
🗓 История IT-технологий сегодня — 30 августа


ℹ️ Кто родился в этот день

Джон Уильям Мокли (англ. John William Mauchly, в русскоязычной литературе фамилия также транскрибируется как «Моучли») (30 августа 1907 года, Цинциннати, Огайо — 8 января 1980 года, Амблер, Пенсильвания) — со-создатель ENIAC/EDVAC; один из родоначальников электронных цифровых вычислений.

Гордон Стэнли Браун (30 августа 1907 г., Австралия — 23 августа 1996 г., Тусон, Аризона) — профессор MIT, внёс вклад в теорию управления и развитие цифровых вычислительных систем в инженерии.


🌐 Знаковые события

1901английский изобретатель Хьюберт Сесил Бут (Hubert Cecil Booth) запатентовал электрический пылесос.

1995Йон Стефенсон фон Течнер и Гейр Иварсёй создали компанию Opera Software, которая продолжила разработку браузера. Этот день разработчики считают «днём рождения» Opera.

2001 — суд в Сан-Хосе официально выдвинул обвинение против российского программиста Дмитрия Склярова и московской компании «Элкомсофт», обвиняемых в снятии защиты с коммерческих продуктов фирмы Adobe.


#Biography #Birth_Date #Events #30Августа
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
Введение в NoSQL базы данных

Что такое NoSQL и почему они появились

NoSQL базы данных — это нереляционные системы, которые хранят информацию не в табличной форме. Они возникли в 2000-х годах благодаря компаниям вроде Google и Amazon, чтобы обрабатывать петабайты данных в распределенных системах. В отличие от реляционных баз, как MySQL или PostgreSQL, NoSQL не требуют предопределенной схемы данных, что упрощает разработку и изменения.

Отличия от реляционных баз

Реляционные базы используют таблицы, где данные организованы в строки и столбцы с отношениями через ключи. Они следуют ACID-принципам: атомарность (все или ничего), согласованность, изоляция и долговечность. NoSQL, напротив, часто следуют BASE-модели: базовая доступность, мягкое состояние и eventual consistency. Это значит, что данные могут быть временно несогласованными, но система всегда доступна. NoSQL лучше масштабируется горизонтально, добавляя дешевые серверы, в то время как SQL — вертикально, улучшая один сервер.

Что такое NoSQL базы данных?

NoSQL (от "not only SQL") — это класс баз данных, которые не придерживаются строгой реляционной модели. В отличие от классических баз, где данные хранятся в таблицах с фиксированными столбцами и строками, NoSQL позволяют работать с данными в более естественной форме. Термин "NoSQL" появился в конце 1990-х, но настоящий бум пришелся на 2000-е годы благодаря компаниям вроде Google (с их BigTable) и Amazon (Dynamo). Эти системы предназначены для обработки огромных объемов данных в распределенных средах, где традиционные базы дают сбой из-за масштаба.

NoSQL фокусируются на горизонтальной масштабируемости (sharding — разделение данных по серверам) и отказоустойчивости. Они часто реализуют распределенные архитектуры с репликацией (копированием данных на несколько узлов), что обеспечивает высокую доступность. Однако это требует понимания trade-off'ов, таких как потеря строгой consistency в пользу availability, как описано в CAP-теореме Эрика Брюера: в распределенной системе можно гарантировать только два из трех свойств — Consistency (согласованность), Availability (доступность) и Partition tolerance (устойчивость к разделению сети). Большинство NoSQL выбирают AP (availability + partition tolerance), жертвуя immediate consistency.


Где применяются NoSQL базы данных

NoSQL shine в сценариях с высокой нагрузкой и разнообразными данными. Они доминируют в web 2.0 и cloud-native приложениях.

- Big Data и аналитика: Для обработки петабайт данных, как в Hadoop-экосистемах. Пример: HBase для хранения логов в Facebook.
- Реал-тайм приложения: Социальные сети (Twitter использует Cassandra для timeline), рекомендации (Netflix с DynamoDB-подобными системами).
- IoT и сенсорные данные: Миллионы устройств генерируют неструктурированные данные; NoSQL справляется с velocity (скоростью поступления).
- E-commerce: Управление каталогами, сессиями, корзинами. Amazon DynamoDB для Black Friday трафика.
- Мобильные и гейминг apps: Redis для лидербордов, MongoDB для пользовательских профилей.
- Контент-менеджмент: CMS вроде WordPress на MongoDB для динамического контента.


В микросервисах NoSQL поддерживает polyglot persistence — разные сервисы используют разные базы. Например, key-value для caching в Redis, graph для fraud detection в Neo4j. Учитывайте latency: NoSQL часто использует in-memory storage для sub-millisecond отклика, но требует мониторинга quorum (кворума реплик) для consistency. В hybrid подходах сочетают SQL для транзакций и NoSQL для scale-out.


#Java #middle #on_request #no_sql_db
👍7